提升语言模型推理对齐能力：谷歌 DeepMind 发布 InfAlign 框架

在人工智能领域，语言模型的发展日新月异，如何确保这些模型在执行推理任务时能够准确无误地理解和执行人类的意图，即所谓的‘对齐’（alignment），成为了研究的热点。为了解决这一难题，谷歌 DeepMind 和谷歌研究团队最近推出了一项名为 InfAlign 的创新框架。

InfAlign 框架的核心思想是将推理策略直接融入到模型的训练过程中，从而减少模型在实际应用中的偏差。这一框架通过强化学习技术，特别是校准与变换强化学习（CTRL）算法，来实现这一目标。CTRL 算法包括三个关键步骤：校准奖励分数、根据特定的推理策略变换这些分数，以及解决一个带有 KL 正则化的优化问题。通过这种方式，InfAlign 能够确保模型的训练目标与实际应用中的推理需求保持一致。

InfAlign 对于 Best-of-N 采样和 Worst-of-N 等技术特别有效，这些技术在模型评估和安全性测试中非常重要。通过与推理策略的紧密结合，InfAlign 不仅提高了模型的推理能力，还保持了计算效率，并且在不同解码策略下都能够产生一致的高质量输出。此外，InfAlign 还增强了模型的鲁棒性，使其在面对各种复杂场景时能够表现得更加稳定和可靠。

总的来说，InfAlign 框架的发布是语言模型研究中的一个重要里程碑，它为提升模型的推理对齐能力提供了一套有效的解决方案，对于推动人工智能技术的安全性和可靠性具有重要意义。